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更新日期：2023年2月23日 姓 名 姚锡凡 性 别 男 出生年月 1964年10月 籍贯 广东廉江市 民 族 汉族 政治面貌 中国共产党党员 最后学历 博士研究生毕业 最后学位 工学博士 技术职称 教授 导师类别 博、硕导 行政职务 Email mexfyao@scut.edu.cn 工作单位 机械与汽车工程学院 邮政编码 510640 通讯地址 广州市天河区五山路381号 单位电话 87112381 个人主页 https://www.researchgate.net/profile/Xifan_Yao 个人简介 现任华南理工大学教授/博士生导师，中国机械工程学会工业大数据与智能系统分会委员、广东省制造业信息化分会理事、International Journal of Advanced Manufacturing Technology（IJAMT）杂志的专刊客座编辑(Guest Editor)、《组合机床与自动化加工技术》杂志编委等，多年来从事机电一体化、加工过程的计算机控制、数字制造、制造业信息化、计算机集成制造、智能制造等方面科研工作，先后主持完成了国家自然科学基金项目、国家863计划项目、省部级基金和其它项目多项；发表近300篇论文，出版了《智慧制造理论与技术》和《制造物联网技术》等相关专著5部。近五年，在“Information Sciences”、“Applied Soft Computing Journal”、“Swarm and Evolutionary Computation” “International Journal of Production Research”和“Journal of Intelligent Manufacturing”等Q1区SCI期刊论文20多篇；发表在国内制造领域相关的著名EI期刊《机械工程学报》《自动化学报》、《计算机集成制造系统》以及其它著名EI论文30余篇，对云制造、智能制造、智慧制造、制造物联和主动制造等新兴智能制造开展深入研究，入选爱思唯尔“中国高被引学者”。 工作经历 1988年起在华南理工大学工作至今，2004年晋升为教授。2000年和2014年分别在美国麻省大学（University of Massachusetts Amherst）和美国东北大学（Northeastern University,）作访问学者。 教育经历 1999   华南理工大学 博士1988   华南理工大学 硕士1985   合肥工业大学 学士 获奖、荣誉称号 1990年和1991年分别获得广东省科技进步二等奖和国家教育委员会科学技术进步二等奖各一次；1991年获得华南理工大学科技进步一等奖一次；1998年获得“广东优秀博士生”称号。 社会、学会及学术兼职 中国机械工程学会工业大数据与智能系统分会委员、广东省机械工程学会制造业信息化分会理事、《International Journal of Advanced Manufacturing Technology》杂志工业4.0专刊的客座编辑(Guest Editor)、《组合机床与自动化加工技术》杂志的编委。 研究领域 1、数字制造与智能制造：1）数字化制造技术（CAD/CAE/CAM/CAPP）；2）制造系统多领域建模与分析；3）基于新一代信息通讯(人工智能)技术的智能制造，如云制造、制造物联、大数据驱动的主动制造；4）基于社会信息物理系统的智慧制造，工业元宇宙。2、制造系统集成与控制：1）制造系统的计算机控制；2）AGV调度与规划；3）制造系统集成与优化；4）车间调度优化算法;5）机器视觉与机器人控制。 科研项目 大数据智能驱动的长尾制造自主协同控制研究(2021A1515010506)，广东省自然科学基金项目。智能制造主动调度与协同控制研究([2020]1509号)，国家留学基金委员会资助项目。面向智能工厂的机器和机器人自主调度与控制研究(51911530245)，国家自然科学基金国际合作与交流项目。基于大数据的加工作业主动调度方法研究(51675186)，国家自然科学基金面上项目。智慧工厂关键技术及其应用研究(20201257)，企业产学研合作项目。基于设计结构矩阵和进程代数的目标级联优化规划及云制造下多服务协同优化研究(51175187)，国家自然科学基金面上项目。面向节能减排可持续发展的家电产品多学科设计与生产优化及其示范应用(2017A030223002)，广东省科技计划项目。固体废弃物资源化处理设备集成的关键技术研究及产业化(2016B090918035)，广东省科技计划项目。基于目标级联法和IPDI原则的制造系统多层次多尺度建模仿真与优化(2007AA04Z111)，国家863计划项目。制造系统不确定性信息的广义测度和智能决策与控制(50175029)，国家自然科学基金面上项目。 发表论文 [1] Xifan Yao, Jiajun Zhou, Yingzi Lin, Yun Li, Hongnian Yu, Ying Liu. Smart manufacturing based on cyber-physical systems and beyond [J]. Journal of Intelligent Manufacturing, 2019, 30: 2805-2817. (SCI).[2] Xifan Yao, Yingzi Lin. Emerging manufacturing paradigm shifts for the incoming industrial revolution [J]. International Journal of Advanced Manufacturing Technology, 2016, 85(5): 1665–1676. (SCI)[3] Xifan Yao, Hong Jin, Jie Zhang. Towards a wisdom manufacturing vision [J]. International Journal of Computer Integrated Manufacturing, 2015, 28(12): 1291-1312. (SCI )[4] Xifan Yao, Jianming Zhang, Yongxian Li, Cunji Zhang. Towards flexible RFID event-driven integrated manufacturing for make-to-order production[J]. International Journal of Computer Integrated Manufacturing, 2017, 31(3): 228–242. (SCI)[5] Jiajun Zhou,Xifan Yao*, Felix T.S. Chan, Yingzi Lin, Hong Jin, Liang Gao, Xuping Wang. An individual dependent multi-colony artificial bee colony algorithm [J]. Information Sciences, 2019, 485:114-140. (SCI).[6] Jiajun Zhou, Xifan Yao, Yingzi Lin, Felix T.S. Chan, Yun Li. An adaptive multi-population differential artificial bee colony algorithm for many-objective service composition in cloud manufacturing[J]. Information Sciences, 2018,456: 50-82. (SCI)[7] Jiajun Zhou, Xifan Yao. A hybrid artificial bee colony algorithm for optimal selection of QoS-based cloud manufacturing service composition [J]. International Journal of Advanced Manufacturing Technology, 2017, 88(9), 3371-3387. [8] Jiajun Zhou, Xifan Yao. DE-caABC: differential evolution enhanced context-aware artificial bee colony algorithm for service composition and optimal-selection in cloud manufacturing [J]. The International Journal of Advanced Manufacturing Technology, 2017, 90(1-4): 1085–1103. (SCI)[9] Jiajun Zhou, Xifan Yao. Hybrid teaching-learning-based optimization of correlation-aware service composition in cloud manufacturing[J]. International Journal of Advanced Manufacturing Technology, 2017, 91(9): 3515-3533. (SCI)[10] Jiajun Zhou, Xifan Yao. A hybrid approach combining modified artificial bee colony and cuckoo search algorithms for multi-objective cloud manufacturing service composition [J]. International Journal of Production Research, 2017,55(16): 4765–4784 (SCI)[11] Jiajun Zhou, Xifan Yao. Multi-objective hybrid artificial bee colony algorithm enhanced with Levy flight and self-adaption for cloud manufacturing service composition[J]. Applied Intelligence, 2017, 47 (3):721-742 (SCI)[12] Jiajun Zhou, Xifan Yao. Multi-population parallel self-adaptive differential artificial bee colony algorithm and its application in large-scale service composition for cloud manufacturing [J]. Applied Soft Computing, 2017, 56 : 379–397 (SCI)[13] Hong Jin, Xifan Yao, Yong Chen. Correlation-aware QoS Modeling and Manufacturing Cloud Service Composition [J]. Journal of Intelligent Manufacturing, 2017 , 28 (8) :1947-1960. (SCI)[14] 姚锡凡,景轩,张剑铭,刘敏,周佳军.走向新工业革命的智能制造[J].计算机集成制造系统, 2020, 26(09): 2299-2320. (EI)[15] 姚锡凡,刘敏,张剑铭,陶韬,蓝宏宇,葛动元.人工智能视角下的智能制造前世今生与未来[J].计算机集成制造系统, 2019, 25(1):19-34. (EI).[16] 姚锡凡, 雷毅, 葛动元, 叶晶. 驱动制造业从“互联网+”走向“人工智能+”的大数据之道[J]. 中国机械工程, 2019,30(2):134-142. (EI).[17] 姚锡凡,蓝宏宇,陶韬,雷毅.基于云雾结合的工件深度学习识别问题研究[J].华南理工大学学报(自然科学版),2019,47(12):1-8. (EI).[18] 姚锡凡, 张剑铭, 陶韬, 蒋经发, 陈新准. 从精敏制造到工业4.0长尾生产的制造业转型升级[J].计算机集成制造系统, 2018,24(10):2377-2387. (EI)[19] 景轩, 姚锡凡. 走向社会信息物理生产系统[J]. 自动化学报, 2019, 45(04): 637-656. (EI)[20] 景轩, 姚锡凡. 大数据驱动的云雾制造体系架构[J].计算机集成制造系统,2019,25(09):2119-2139. (EI)[21] 张存吉, 姚锡凡, 张剑铭, 刘二辉. 基于深度学习的刀具磨损监测方法研究[J]. 计算机集成制造系统，2017，23(10): 2146-2155. (EI)[22] 姚锡凡，周佳军，张存吉，刘敏. 主动制造——大数据驱动的新兴制造范式[J]. 计算机集成制造系统, 2017, 23(1): 172-185. (EI)[23] 周佳军, 姚锡凡, 刘敏, 张剑铭, 陶韬. 几种新兴智能制造模式研究评述[J]. 计算机集成制造系统, 2017,23(03):624-639. (EI)[24] 姚锡凡, 张剑铭, Yingzi LIN. 智慧制造系统的基础理论与技术体系[J]. 系统工程理论与实践, 2016, 36 (10): 2699-2711. (EI)[25] 张存吉, 姚锡凡, 张翼翔, 周际锋, 易安斌. 从“数控一代”到“智慧一代”[J]. 计算机集成制造系统, 2015, 21(7): 1734-1743. (EI)[26] 周佳军, 姚锡凡. 先进制造技术与新工业革命[J]. 计算机集成制造系统, 2015, 21(8): 1963-1978. (EI)[27].姚锡凡, 马南峰, 张存吉, 周佳军. 以人为本的智能制造：演进与展望[J]. 机械工程学报: 2022, 58(18): 2-15.[28] Xifan Yao, Nanfeng Ma, Jiaming Zhang, et al. Enhancing wisdom manufacturing as industrial metaverse for industry and society 5.0 [J]. Journal of Intelligent Manufacturing, 2022, DOI: 10.1007/s10845-022-02027-7 出版专著和教材 姚锡凡, 周佳军. 智慧制造理论与技术. 北京: 科学出版社，2020姚锡凡, 张存吉，张剑铭. 制造物联网技术. 武汉: 华中科技大学出版社， 2018姚锡凡, 李旻. 人工智能技术及应用. 北京: 中国电力出版社， 2008姚锡凡, 常少莉. 加工过程的计算机控制. 北京: 机械工业出版社， 2004 科研创新 [1] 姚锡凡, 陶韬, 蒋经发, 陈新准. 面向大规模客户化定制的废旧轮胎资源化回收处理系统, 中国专利, 201610903043.X.[2]姚锡凡, 陶韬, 蒋经发, 陈新准. 一种废旧轮胎的资源化处理生产线, 中国专利, 201621129132.5.[3] 姚锡凡, 梁爽, 张庆，等. 一种小型柔性制造系统实验平台. 中国专利，2009200524923.[4] 姚锡凡，纪卿，一种增强雾化的电控喷油器，中国专利，200710027274.X.[5] 姚锡凡，林焯华，一种电控喷油器检测实验台，中国专利，20072005774.[6] 姚锡凡，张庆，陈伟雄，梁爽，基于组态软件和PLC的电控喷油器检测实验台，中国专利，200820050037.5.[7] 张剑铭, 姚锡凡. 3D打印车间调度算法软件, 软件登记号：2020SR0866602.[8] 姚锡凡, 吴昌生. 基于多Agent的智能制造系统软件V1.0，软件登记号：2009SR044412[9] 李永湘, 姚锡凡. 基于进程代数的云制造服务组合及形式化验证系统. 软件登记号：2016SR075349.[10]姚锡凡，颜亮. 车间调度智能优化算法库软件[简称：调度算法库]V1.0，软件登记号：2009SR042554 教学活动 主讲《计算机应用基础》、《高级语言程序设计》、《现代控制系统》、《加工过程的计算机控制》和《人工智能与智能制造概论》等课程。 指导学生情况 指导博士生20多名、硕士生60多名、工程硕士生20多名，与美国、英国、日本等国家高校建立了联合培养研究生机制，毕业研究生大多数在珠三角的高等院校、研究院、大型企业或外资企业工作。 我的团队 多年来紧密结合计算机技术、信息技术、人工智能技术等开展多学科交叉的前沿制造技术研究工作，团队在制造系统计算控制、数字制造、智能制造、制造系统优化、机器人和人工智能应用等方面取得一批重要成果，形成自身研究特色，特别是近些年来将物联网、务联网、知识网和人际网与制造技术深度融合，提出了人机物协同的智慧制造模式，形成社会信息物理的生产系统——智慧制造系统的基础理论与技术体系，延伸和拓展了工业4.0理念下的信息物理生产系统，提出了新工业革命下智能长尾制造概念以及大数据驱动的新兴制造模式——主动制造。